急速に進化する人工知能の世界では、ChatGPTやGrokのような大規模言語モデル（LLMs）が欠かせないツールになっています。しかし、ブロックチェーンの実務者やミームトークンの愛好家なら誰でも知っているように、最先端技術でさえ完璧ではありません。Dark Research AI、MTN DAO、Paladin Solana といったSolanaエコシステムのプロジェクトに関わる人物であるエドガー・パヴロフスキーの最近のツイートは、LLM導入における最大の頭痛の種の一つ、すなわち「応答の過度な複雑化」に光を当てています。

エドガーの投稿（2025年8月28日）は端的です：「LMの応答の過度な複雑化に関する文献をもっと読みたい。これは実務でLMに見られる#1の問題だ。根本的にLMはchat completionであるべきだが、入力コンテキストを単に（全体として）並べ替えるだけでよい文脈において、過度に創造的になってしまう。これについて興味深い仕事をした人はいるか？」。もしあなたがミームトークンの追跡やSolanaベースのプロジェクトを分析するAIエージェントを構築しているなら、この問題は身に覚えがあるはずです。LLMsは人間らしい応答を生成するよう訓練されていますが、市場データの要約や単純な問い合わせの言い換えといった明快なタスクに直面すると、余計な装飾や複雑さを付け加えてしまいがちです。

これを分かりやすく説明しましょう。LLMsは本質的にパターンマッチングの機械であり、膨大なデータセットに基づいて次の単語を予測します。chat completionには向いていますが、入力の再編成のような機械的な作業（例：ミームトークンのニュースフィードをボリューム順に並べ替える、ブロックチェーンのトランザクションログから主要指標を抽出する）ではモデルの「創造性」が暴走します。結果として、きれいな並べ替えではなく、冗長な説明や仮説的シナリオ、事実から外れたハルシネーションが混入することがあります。エドガーがこれを実務上の最大の問題だと断じるのも納得です。彼のツイートに対する返信でも同様の不満が並び、あるユーザーは基本的なコーディング要求すら過度に複雑化されると指摘し、別のユーザーは解決策に関心を示しています。

なぜこうなるのでしょうか？研究は幾つかの原因を示しています。ある研究は、LLMsが「簡単なパズルを過度に考えすぎる」傾向を指摘しており、簡潔な回答と複雑な回答が混在する訓練データから学ぶことで、短く済ませるべき場面でも詳細な出力をデフォルトにしてしまうと述べています（「Why LLMs Overthink Easy Puzzles but Give Up on Hard Ones」https://www.unite.ai/why-llms-overthink-easy-puzzles-but-give-up-on-hard-ones/）。別の論考は「考えている錯覚（illusion of thinking）」に踏み込み、進んだ推論モデル（LRMs）が単純な問題に過剰なチェイン・オブ・ソート思考プロセスを適用することで、かえって精度と効率を落とすと指摘しています（「The Illusion of Thinking: How Effective are Large Reasoning Models?」https://medium.com/@kamalmeet/the-illusion-of-thinking-how-far-can-large-reasoning-models-really-go-2ce23d29b3df）。実世界の例では、「1980年は45年前だったか？」という単純な算数問題に対し、AIがイエス／ノーではなく詳細な年表を展開してしまうケースも報告されています（「How AI overcomplicates simple questions」https://www.linkedin.com/posts/nairsubhash_ai-machinelearning-llm-activity-7352377756120178688-hF6X）。

ブロックチェーン領域にいる者にとって、この過度な複雑化は単なる苛立ち以上の問題です。例えば、Solana上でミームトークンのローンチを監視するAIエージェントを展開したとします。直近のポンプを出来高順に並べ替えるだけの単純なタスクであっても、LLMがトークンの起源について仮説をでっち上げたり、無関係なトレンドを予測したりすると、誤解を招くインサイトが出力されかねません。エドガーが関わるようなPaladin Solanaのようなプロジェクトでは、セキュリティや分析に正確なAIが求められます。過度に創造的な応答はDeFiのリスクを増幅させる可能性があり、逆にミーム文化のシンプルさを過剰分析して楽しさを損なうこともあります。

幸い、研究コミュニティはこの問題に真剣に取り組んでいます。動的タスクにおける推論能力に関する論文は、過剰な推論が小規模モデルには有害であり、より大きなモデルの方が頑健であるがそれでも完全ではないことを示しています（「Reasoning Capabilities of Large Language Models on Dynamic Tasks」https://arxiv.org/pdf/2505.10543）。開発者たちはプロンプトエンジニアリングを試みており、明示的に「簡潔に」と指示したり、冗長さを抑えるテクニックを導入したりしています。ミームトークンの文脈では、暗号特化データセットでLLMをファインチューニングし、創作的な物語よりも事実に基づく並べ替えや要約を優先させることが重要です。

エドガーの「もっと文献を」という呼びかけは的確で、AIとブロックチェーンのコミュニティで議論を呼んでいます。Dark Research AI のようなツールを使って境界を押し広げる中で、応答の過度な複雑化に対処することが、LLMsをWeb3の過酷な現場で信頼できるパートナーにする鍵となるでしょう。ミームトークンを構築したりトレードしているなら、この点に注意を払ってください — よりシンプルなAIこそ、より賢い戦略につながるかもしれません。あなたは暗号分野でLLMのクセをどう経験していますか？コメントで教えてください！